Pandas loc index not in - Python

在 Pandas 中，loc 是一种用于访问数据的主要方法。它使您能够使用行和列标签来选择和操作数据，而不是使用默认整数索引。但是，当您尝试使用 loc 方法时，可能会遇到“Index not in”错误。本文将向您介绍这个问题以及如何解决它。

错误示例

考虑以下 Pandas 数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])

此时， df 的内容如下：

   A  B
X  1  4
Y  2  5
Z  3  6

现在，如果您尝试使用 loc 方法访问不在索引中的行：

df.loc['W']

则会收到以下错误信息：

KeyError: 'the label [W] is not in the [index]'

解决方案

如果使用 loc 方法访问不存在于索引的行，则会引发“Index not in”错误。为了解决这个问题，您可以采取以下步骤：

1. 确保您正在使用正确的索引名称。
2. 如果需要，添加缺少的索引并将其设置为 NaN 或其他缺失值。
3. 如果想要选择整数索引而不是标签索引，考虑使用 iloc 方法而不是 loc 方法。

按照这些步骤，您可以解决 Pandas loc index not in 问题。

确保使用正确的索引名称

首先，请确保您正在使用正确的索引名称。检查是否拼写错误或大小写不匹配。如果需要，可以使用 index 属性获取索引的名称列表：

df.index

这将返回一个 Index 对象，其中包含数据框的索引名称列表。确保您使用的是其中的一个名称，而不是尝试使用不存在于列表中的名称。

添加缺失的索引

如果您需要引用不存在于索引中的数据，可以添加新索引并将它们设置为 NaN 或其他缺失值。例如：

df.loc['W'] = pd.Series({'A': 4, 'B': 7})

这将添加一个名为 'W' 的新行，并将其值设置为 NaN 或其他缺失值。您现在可以使用 loc 方法选择它。

使用 iloc 方法

如果您想要选择整数索引而不是标签索引，可以使用 iloc 方法而不是 loc 方法。例如，要选择索引为 0 的行：

df.iloc[0]

结论

当您使用 Pandas 的 loc 方法时，出现“Index not in”错误可能是由于尝试引用不存在于数据帧中的行而引起的。要解决这个问题，请确保使用正确的索引名称，添加任何缺少的索引，并使用 iloc 方法选择整数索引。